# figura con valores relativos por cada 100 habitantes
  # 2020-03-15  version anterior:2020-04-26 se solucionó el problema de 
  #                            regionalizacion de China, Canada y Australia
  #                            como contrapate, se consideraron los territorios
  #                            de ultramar como pertenecientes a sus metropolis
  # 2121/04/08 version actual                
  # Autor: GAD 
  
  # Bibliotecas a importar
  check_packages <- function(packages) {
    if (all(packages %in% rownames(installed.packages()))) {
      TRUE
    } else{
      cat(
        "Instalar los siguientes packages antes de ejecutar el presente script\n",
        packages[!(packages %in% rownames(installed.packages()))],
        "\n"
      )
    }
  }
  packages_needed <- c("ggplot2", "ggrepel", "plotly", "sqldf",
                       "lubridate", "htmlwidgets" , "RColorBrewer",
                        "data.table", "readr" )
  
  check_packages(packages_needed)

## [1] TRUE

  library(ggplot2)
  library(ggrepel)
  library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

  library(sqldf)

## Loading required package: gsubfn

## Loading required package: proto

## Loading required package: RSQLite

  library(lubridate)

## 
## Attaching package: 'lubridate'

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     date, intersect, setdiff, union

  library(htmlwidgets)
  library(RColorBrewer)
  library(grid)
  library(data.table)

## 
## Attaching package: 'data.table'

## The following objects are masked from 'package:lubridate':
## 
##     hour, isoweek, mday, minute, month, quarter, second, wday, week,
##     yday, year

  # library(reshape2)
  
  ##################################### leer los datos
  
  # time_series_covid19_confirmed_global.csv    este es el archivo que a leer
  
  URL          <- "https://raw.githubusercontent.com/CSSEGISandData/COVID-19/master/csse_covid_19_data/csse_covid_19_time_series/"
  url_archivo  <- paste(URL,"time_series_covid19_confirmed_global.csv", sep = "")
  COVID_19_h   <- read.csv(url_archivo, sep = ",", header = T)
  
  ################################### preparo los datos
  COVID_19_h$Lat  <- NULL
  COVID_19_h$Long <- NULL
  COVID_19_h$Province.State <- NULL
  #colnames(COVID_19_h)
  
  setnames(COVID_19_h , 
           old = c( "Country.Region" ), 
           new = c( "pais"))
  
  ####################################   pasar de formato "anchos" a "largo"
  
  #  tres posibilidades para hacer lo mismo, reshape, melt y gather
  
  library(tidyr)
  COVID_19 <- COVID_19_h %>% gather(fecha, confirmados, 2:ncol(COVID_19_h))
  # COVID_19 <-  gather(COVID_19_h, fecha, confirmados, 2:ncol(COVID_19_h))
  ######################################################################
  
  
  
  # -------------------------------------------------------------------
  
  #  el primer agrupamiento es para sumarizar los casos de Australia, Canada y China que
  #  vienen separadas por region. Otros casos son los territorios de ultramar de UK, 
  #  Francia, Dinamrca y Holanda que son de muy pocos habitante / casos.
  #  nada de lo anterior influye en el ranking  de los 25 peores casos.
  #  otra idea seria no contar los casos  de los territorios de Ultra mar por pertenecer
  #  a otras regiones
  
  COVID_19       <- COVID_19 %>% group_by(pais,fecha) %>% summarise(confirmados = sum(confirmados))

## `summarise()` has grouped output by 'pais'. You can override using the `.groups` argument.

  # el siguiente agrupamiento es para quedarde con el max de la variable acumulativa
  confirmados_por_pais <- COVID_19 %>% group_by(pais) %>% summarise(confirmados = max(confirmados))
  # sum(confirmados_por_pais$confirmados)
  
  #   normalizo nombres de paises para compatibilidad de archivo habitantes
  library(tidyverse) 

## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.0 --

## v tibble  3.1.0     v dplyr   1.0.5
## v readr   1.4.0     v stringr 1.4.0
## v purrr   0.3.4     v forcats 0.5.1

## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x lubridate::as.difftime() masks base::as.difftime()
## x dplyr::between()         masks data.table::between()
## x lubridate::date()        masks base::date()
## x dplyr::filter()          masks plotly::filter(), stats::filter()
## x dplyr::first()           masks data.table::first()
## x data.table::hour()       masks lubridate::hour()
## x lubridate::intersect()   masks base::intersect()
## x data.table::isoweek()    masks lubridate::isoweek()
## x dplyr::lag()             masks stats::lag()
## x dplyr::last()            masks data.table::last()
## x data.table::mday()       masks lubridate::mday()
## x data.table::minute()     masks lubridate::minute()
## x data.table::month()      masks lubridate::month()
## x data.table::quarter()    masks lubridate::quarter()
## x data.table::second()     masks lubridate::second()
## x lubridate::setdiff()     masks base::setdiff()
## x purrr::transpose()       masks data.table::transpose()
## x lubridate::union()       masks base::union()
## x data.table::wday()       masks lubridate::wday()
## x data.table::week()       masks lubridate::week()
## x data.table::yday()       masks lubridate::yday()
## x data.table::year()       masks lubridate::year()

  library(dplyr)
  confirmados_por_pais <- confirmados_por_pais %>% 
    mutate(pais = str_replace(pais,  "Korea\\, South"      , "South Korea")) %>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "Congo \\(Kinshasa\\)", "Democratic Republic of the Congo"))%>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "Taiwan\\*"           , "Taiwan")) %>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "US"                  , "United States of America")) %>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "Brunei"              , "Brunei Darussalam"))       %>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "Cote d'Ivoire"       , "Costa de Marfil"))         %>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "Holy See"            , "Vatican City"))            %>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "Czechia"             , "Czech Republic"))          %>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "Diamond Princess"    , "crucero Diamond Princess"))%>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "MS Zaandam"          , "crucero MS Zaandam"))      %>%
    mutate(pais = str_replace(pais,  "Timor-Leste"         , "East Timor"))   
  
  # idea:  unir todos los cruceros y unirlo como un nuevo pais
  #--------------------------------------------------- Leo archivo de poblaciones
  library(readr)
  
  habitantes <- read_delim("C:/visualizacion/WPP2019_POP_F01_1_TOTAL_POPULATION_BOTH_SEXES.csv", 
                           ";", escape_double = FALSE, col_types = cols(cantidad = col_number()), 
                           locale = locale(grouping_mark = "", encoding = "WINDOWS-1252"), 
                           trim_ws = TRUE)
  
  #############################################   preparo los datos de poblaciones
  colnames(habitantes)

## [1] "Index"    "Variant"  "pais"     "Notes"    "codigo"   "Type"     "cantidad"

  habitantes <- select(habitantes, pais, codigo , cantidad )
  
  setnames(habitantes, "cantidad", "cantHabitantes")
  
  datos <- merge(habitantes, confirmados_por_pais)
  
  # -- creo variable nueva con la tasa por cada 100 habitantes
  options(scipen = 6) #para evitar notacion cientifica
  datos$porCien <- datos$confirmados * 100 / datos$cantHabitantes
  
  #  --- veo si hay algun pais que no se junta por diferir su  nombre o por no ser pais (buques en alta mar)
  #  -- quedo afuera Cruise Ship por tratarse de casos controlados   asumo que es correcto 
  # -- no tenerlo en cuenta  a estos casos especiales
  
  #-------------------------- aqui trabajo  con SQL
  no_estan <- sqldf("select c.pais
                     from confirmados_por_pais c 
                     where not exists (select '1'
                                      from datos d
                                      where c.pais = d.pais)")
  no_estan

##                       pais
## 1 crucero Diamond Princess
## 2       crucero MS Zaandam

  # -----------------------------------------------------------------------------------
  
  # -- ordenamos
  datos_t <- arrange(datos, desc(datos$porCien) )
  
  #######
  #   grabar los datos en un archivo .csv
  write.csv2(datos, "datos_01.csv",  row.names = FALSE, fileEncoding = "UTF-8")
  
  
  # para graficar los mas importantes
  datos <- sqldf( "select *  
                   from datos_t
                   LIMIT 25 ")
  
  ###############################################
  # genero  figura dinamica
  
  g1 <- ggplot(datos ,aes(x = reorder(pais, porCien) , y = porCien, label = confirmados ) ) +
    geom_segment(size = 0.08, aes(xend = pais, yend=0))+
    coord_flip() +    # para girar el  grafico
    geom_point( size=1, color="orange") +
    ggtitle(paste0("COVID_19 - Confirmados por cada 100 habitantes - ", today()) ) +
    theme(plot.title = element_text(lineheight = 1,face ='bold'))   +
    ylab("confirmados por cada 100 habitantes") +
    xlab("") +
    labs(caption = "\nFuente: The Johns Hopkins University Center for Systems Science and Engineering (JHU CSSE)") +
    theme_minimal() +
    theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +
    geom_text(aes(label = round(porCien,1)), position = position_stack(vjust = .5))
  
  g1 <- ggplotly(g1, tooltip = c("confirmados")) %>%
    layout(legend = list(
      orientation = "h",
      x = 0.7,
      y = 0
    )
    )
  g1